La IA está suscitando nerviosismo en los valores de software

En resumen

• La tecnología, en especial la IA, revela un carácter deflacionario y altera modelos de negocio que se construyen sobre fricciones ya existentes.
• Los mercados financieros se muestran preocupados por que la IA pueda desembocar en un exceso en la oferta de software y un deterioro en el poder de fijación de precios.
• Los periodos de perturbaciones desiguales en los mercados pueden crear oportunidades para los gestores activos.

La tecnología es inherentemente deflacionaria: reduce las fricciones al crear soluciones más baratas y eficientes, lo que se traduce en un superávit económico. Sin embargo, en el caso de aquellas firmas cuyos modelos de negocio se vinculan con las fricciones que se están eliminando, el impacto de esta situación en los beneficios resulta rara vez positivo. 

Por grandes que sean las esperanzas y las promesas que rodean a la inteligencia artificial, igual de grandes son también las incógnitas. Los mercados financieros están afrontando estas tensiones en el segmento del software, en el que se cierne con fuerza la amenaza de la IA, tal y como se muestra en el gráfico que aparece a continuación.

Cabe reseñar que no se trata de una previsión del mercado sobre el crecimiento a corto plazo. En cambio, representa una preocupación más profunda: que la IA pueda generar un exceso de oferta de software, erosionar el poder de fijación de precios y, en última instancia, poner en entredicho la sostenibilidad de las rentabilidades y la duración del crecimiento.

El intríngulis está en los pormenores: cuatro formas en las que la IA incide en el software

El software no es un sector monolítico, y el impacto de la IA variará de forma considerable en función del modelo de negocio y su aplicación concreta. Aunque algunos ámbitos se enfrentan a un riesgo real de desplazamiento, otras son más resilientes y, en algunos casos, la IA podría llegar a reforzar su propuesta de valor. Como describe Matt Doherty, analista de software de MFS y responsable del sector tecnológico, los efectos de la IA pueden agruparse en cuatro grandes categorías. A continuación, compartimos aquellos ámbitos en los que el equipo cree que los riesgos son reales y aquellos en los que dichos riesgos podrían resultar exagerados. 

La IA facilita el desarrollo interno de software

En teoría, la generación de código impulsada por IA, también conocida como vibe coding, permitirá a las empresas desarrollar software a escala interna, lo que rebajará su dependencia de proveedores externos.

Sin embargo, en la práctica, este riesgo parece reducido. Aunque la IA disminuye las barreras técnicas para el desarrollo de código, las decisiones de compra de software empresarial suelen venir determinadas por factores no técnicos, como la seguridad, el cumplimiento normativo, la gobernanza, la fiabilidad, entre otros Los recientes comentarios de los directores de inversiones (CIO) refuerzan este argumento. Dicho de forma sencilla, la escritura de código solo representa una pequeña parte de poseer y operar un software que revista una importancia crítica.

La IA reduce las barreras de entrada para nuevos proveedores de software

La tecnología rebaja de forma constante las curvas de costes, lo que propicia el surgimiento de nuevos negocios e incluso sectores enteros allí donde antes existían estructuras de costes prohibitivas. Sin duda, tal es el caso del segmento del software, un hecho que ha suscitado la inquietud de los inversores respecto de la mayor competencia y el deterioro de las ventajas competitivas. 

Sin embargo, los atractivos márgenes del software y su elevada rentabilidad sobre el capital siempre han atraído la inversión del capital riesgo y de la competencia. Segmentos verticales como CRM (gestión de las relaciones con clientes), ERP (planificación de recursos empresariales), contabilidad y atención al cliente han visto miles de nuevos actores entrantes en las últimas décadas y, aun así, los actores consolidados —como HubSpot, Intuit, entre otros— han seguido aumentando su cuota de mercado. La mayor competencia no tiene por qué implicar automáticamente la destrucción de ventajas duraderas como la distribución, los costes de sustitución, los ecosistemas y la confianza en la marca. 

Arquitecturas nativas de IA y el futuro de los modelos de precios

La perspectiva de la IA agéntica está alimentando temores de un alto riesgo de obsolescencia en las empresas de software con modelos tradicionales de precios por licencia. Creemos que la realidad revelará un carácter híbrido. Muchas de las principales aplicaciones nativas de IA utilizan precios basados en el número de licencias, lo que refleja la preferencia de los clientes por la certidumbre en materia de costes. Aunque este tipo de precios basados en el consumo funciona bien en el ámbito de las infraestructuras, aplicarlo en los flujos de trabajo de las firmas incrementa la incertidumbre presupuestaria por la ausencia de un claro reemplazo de la mano de obra o de una rentabilidad de la inversión (ROI, por sus siglas en inglés) tangible para el cliente. 

A lo largo del tiempo, los modelos de precios evolucionarán, a buen seguro, hacia una combinación de licencias por usuario y resultados basados en el valor. Cabe reseñar que las compañías de software consolidadas han sorteado antes con éxito transiciones importantes en los modelos de negocio, lo que ha generado oportunidades significativas para los inversores activos.

Migración de valor hacia los grandes modelos lingüísticos y las plataformas con integración vertical 

Es en este ámbito donde radica la mayor parte de los riesgos estructurales y, probablemente sea el escenario más complicado, de ahí que pueda resultar útil establecer una analogía. Podemos pensar en las aplicaciones de software como restaurantes y en la IA como una súperaplicación de reparto a domicilio. 

Los restaurantes tenían en su poder la relación con los clientes. Entonces, surgieron las aplicaciones de reparto a domicilio, controlaron la demanda y se llevaron una parte del valor económico. Aunque los restaurantes siguen preparando la comida, la interfaz y la lealtad del cliente han dado un giro. En esta metáfora, el software es el restaurante, los datos son la comida y el modelo de IA es la plataforma de reparto a domicilio.

Este riesgo es real, si bien no creemos que sea universal. El software, que es un mero repositorio de datos, o los flujos de trabajo, que son repetitivos y cuyos costes de sustitución son bajos, podrían ser objeto de desintermediación. Ahora bien, el código que esté integrado en flujos de trabajo profundos y complejos, que requieren confianza, cumplimiento normativo y responsabilidad, será mucho más difícil de desplazar. La aplicación es el flujo de trabajo, y no solo los datos y, desde luego, no es solo el código. 

El surgimiento de los grandes modelos lingüísticos (LLM, por sus siglas en inglés) no tienen por qué suponer una sentencia de muerte para el segmento del software. Más bien, representa un giro en el que el valor podría ir concentrándose con el tiempo y brindar una gran oportunidad para aquellos inversores que abogan por un análisis fundamental.

Conclusión

Más allá del software, los inversores suelen considerar la IA como un catalizador de otro ciclo de productividad para las firmas. Aunque esta afirmación podría resultar cierta, en términos históricos, las ganancias de productividad se han visto erosionadas por la competencia. A medida que la IA va rebajando tanto los costes como las barreras de entrada presentes en otros sectores, van apareciendo nuevos competidores, lo que reconfigura las fuentes de beneficios y trastoca las cotizaciones de las empresas que dependen de cuellos de botella obsoletos. La IA podría incrementar la probabilidad de que se den claros ganadores y perdedores permanentes en un mismo sector. 

Dichas circunstancias ponen de relieve la pertinencia de la gestión activa. Durante periodos de perturbaciones desiguales, los fundamentales clave —incluidos los modelos de negocio, las estructuras de incentivos, la dinámica de los clientes y la capacidad de adaptación— se convierten en factores determinantes críticos para lograr el éxito.

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